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华为AI-HCIA-AI工程师认证V3.0
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直播面授
时间图标 培训课时 6天,每天6小时,共36课时
标题图标 课程介绍 标题图标

人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动,来解决需要用人类智能才能解决的问题,以延伸人们智能的科学。本课程主要介绍人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、python基础和TensorFlow使用,以及机器学习的技术方法. 掌握人工智能的一个问题和三大技术,即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

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标题图标 学员基础 标题图标

l 掌握网络技术的基础知识

l 具备Linux的基础知识

l 具备高等数学的基础知识


标题图标 课程目标 标题图标

完成该项目培训后,您将能够:

l 了解AI概览

l 掌握Python编程的语法

l 掌握深度学习所需的数学基础知识

l 了解TensorFlow概览

l 了解深度学习预备知识和深度学习概览

l 了解华为云EI概览

l 具有Python基础编程能力

l 具有用Python做数学基础编程的能力

l 具有TensorFlow基础编程能力

l 具有图像识别基础编程能力

l 具有语音识别基础编程能力

l 具有人机对话基础编程能力


标题图标 课程大纲 标题图标

模块名称

课程内容

第一章 AI概览

1.        人工智能技术的过去、现在与未来

2.        人工智能产业发展全貌

3.        各国人工智能发展战略规划

4.        人工智能时代的公平与正义

5.        人工智能时代的人机关系

6.        人工智能治理

7.        畅想未来的人工智能社会

第二章 Python 编程

1.  Python编程语言简介

2.  Python基础语法

3.    流程控制语句

4.    列表、元组、字典、集合

5.    字符串

6. 函数

7.    面向对象编程

8.        日期和时间

9.        正则表达式

10.     文件操作

11.     数据库操作

第三章 数学基础知识

1.    线性代数

n  矩阵

n  特征分解

n  奇异值分解

n  Moore-Penrose   伪逆

n  迹运算

n  行列式

n  实例:主成分分析

2.    概率与信息论

n  随机变量

n  概率分布

n  边缘概率

n  条件概率

n  独立性和条件独立性

n  期望、方差和协方差

n  常用概率分布

n  贝叶斯规则

n  连续型变量

n  信息论

n  结构化概率模型

3.值计算

n  上溢和下溢

n  病态条件

n  基于梯度的优化方法

n  约束优化

n  实例:线性最小二乘

第四章 机器学习

1.    机器学习介绍

2.    机器学习的开发流程

3.    特征工程

4.    机器学习分类算法介绍及应用

5.    机器学习回归算法介绍及应用

6.    机器学习聚类算法介绍及应用

第五章 深度学习

1.    深度学习基础与概述

2.    神经网络,感知机

3.    卷积神经网络

4.    循环神经网络

5.    对抗神经网络

第六章 业界主流开发框架

1.    深度学习框架介绍

2.    Pytorch介绍

3.    TensorFlow介绍

4.    TensorFlow 的特点

5.    TensorFlow2 基础知识

6.    TensorFlow2 各模块介绍

7.    搭建开发环境

8.    了解TensorFlow2 开发的基本步骤

n  定义 TensorFlow2   输入节点

n  定义“学习参数” 的变量

n  定义 “运算”

n  优化函数,优化目标

n  初始化所有变量

n  迭代更新参数到最优解

n  测试模型

n  使用模型

第七章 Atlas人工智能计算平台

1.    AI芯片概览

2.    昇腾芯片硬件架构

3.    昇腾芯片软件架构

4.    华为Atlas人工智能计算平台

5.    Atlas行业应用

第八章 华为智能终端AI开放平台

1.    华为AI的认知及EI的由来

2.    AI产业生态

3.    HUAWEI HiAI 平台介绍

4.    基于HiAI平台开发APP

5.    华为云EI企业智能详细介绍

n  基础平台类服务

n  通用领域类服务

n  行业领域类服务

第九章 实验

1.    Python编程基础实验

2.     

3.    数学基础知识实验

4.    TensorFlow 编程基础实验

5.    线性回归-房价预测

6.    图像识别编程实验

7.    语音识别编程实验

8.    人机对话编程实验


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